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出版者:中国金融出版社

作者:潘上永 编

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:2007-9

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787504944610

丛书系列:

图书标签:

• 会计电算化
• 财务软件
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探寻数字时代的商业脉动：《商业智能与决策支持系统》 —— 一本关于如何驾驭数据洪流，驱动企业战略转型的深度指南 第一部分：商业智能的战略基石与演进图景 在信息爆炸与市场瞬息万变的今天，数据不再仅仅是记录业务活动的副产品，而是驱动企业核心竞争力的战略资产。本书《商业智能与决策支持系统》（Business Intelligence and Decision Support Systems, BIDS）旨在为管理者、分析师及技术架构师提供一套系统化、前瞻性的知识框架，以构建和运营高效的商业智能体系，从而实现数据驱动的精益决策。 本书摒弃了对基础会计操作流程的冗余描述，专注于如何从海量、异构的数据源中提炼出可付诸行动的洞察。我们首先深入剖析了商业智能（BI）的战略价值及其在企业价值链中的定位。这包括理解 BI 的发展历程——从早期的报表与在线分析处理（OLAP）技术，到当前基于云计算、大数据和机器学习的下一代智能平台。我们详细阐述了 BI 战略如何与企业愿景、市场营销、供应链管理及财务规划紧密对齐，确保技术投入能够带来可量化的商业回报。 核心内容概述： 1. BI 战略规划与治理： 如何建立跨部门的数据治理框架（Data Governance），确保数据质量、安全性和一致性。这部分将详细介绍数据所有权、元数据管理以及建立数据伦理委员会的实践步骤。 2. 决策支持系统的理论模型： 探讨各类决策支持系统的结构，包括基于模型的系统（Model-Driven DSS）、基于数据的系统（Data-Driven DSS）和基于知识的系统（Knowledge-Driven DSS）。我们将重点分析半结构化和非结构化决策场景下的系统设计原则。 3. 数据仓库（Data Warehouse, DW）的架构设计： 深入研究维度建模（Dimensional Modeling）的精髓，如星型模式（Star Schema）和雪花模式（Snowflake Schema）的适用性权衡。本书提供了构建企业级数据仓库的完整蓝图，涵盖数据抽取、转换与加载（ETL/ELT）流程的优化策略，尤其关注增量加载和数据清洗的自动化技术。 第二部分：数据建模、分析技术与洞察提取 本书将大量的篇幅投入到将原始数据转化为商业智慧的具体分析技术上。我们不涉及具体的账务处理或凭证录入细节，而是聚焦于如何构建能够回答“为什么”和“将会如何”的分析模型。 维度分析的深度挖掘： 我们将超越传统的“钻取（Drill Down）”和“切片（Slice）”操作，探讨多维分析（MDX/DAX）在复杂业务场景中的应用，例如交叉销售分析、客户终身价值（CLV）预测模型的数据准备工作。 数据挖掘（Data Mining）在商业决策中的实战： 本部分系统介绍了主流的数据挖掘算法，并将其应用场景与企业管理问题相结合： 分类（Classification）： 应用于信用风险评估、欺诈检测模型的特征工程。 聚类（Clustering）： 用于客户分群（Segmentation）和市场细分，指导精准营销。 关联规则（Association Rules）： 深入分析购物篮数据，优化门店布局和产品推荐系统。 时间序列分析： 掌握如何利用 ARIMA、指数平滑等方法对销售额、库存水平进行准确的短期和中期预测。 预测建模与模拟分析： 决策支持系统必须具备前瞻性。本书详细介绍了如何利用回归分析、决策树等工具构建预测模型。特别是，我们探讨了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在财务风险评估、新产品上市概率分析中的应用，使管理者能够量化不确定性。 第三部分：可视化、报告与行动化 分析的价值体现在沟通和行动上。本部分着重于如何有效地将复杂的分析结果转化为直观、易懂的商业洞察，并嵌入到日常工作流程中。 高级数据可视化设计原则： 我们将讨论如何避免“花哨”的图表，转而使用能够清晰传达核心信息的视觉元素。内容包括：选择正确的图表类型（如瀑布图用于解释差异，桑基图用于展示流程）、利用色彩心理学和交互式设计来增强用户体验。 仪表板（Dashboard）的设计与优化： 区分战略型、运营型和分析型仪表板的构建侧重点。我们提供了构建高效率、低延迟仪表板的架构考量，并强调KPI（关键绩效指标）的科学设定，确保指标的衡量是可操作且与战略目标直接挂钩的。 报告自动化与移动化： 探讨现代 BI 平台如何实现报告的自动推送和移动端适配，确保关键信息在第一时间送达决策者手中，无论其身处何地。 第四部分：新兴技术与未来趋势 商业智能的边界正在被不断拓展。本书最后一部分展望了驱动下一代决策支持系统的技术浪潮： 1. 大数据技术栈的整合： 探讨 Hadoop 生态系统（如 HDFS, Hive, Spark）与传统 DW 的协同工作模式，以及 NoSQL 数据库在处理非结构化业务数据（如社交媒体反馈、传感器数据）方面的作用。 2. 人工智能（AI）与嵌入式 BI： 分析机器学习模型如何直接“嵌入”到业务流程中，实现认知型决策支持。例如，系统可以自动识别异常交易并触发警报，而非等待用户查询。 3. 流式数据处理与实时 BI： 介绍 Kafka、Storm 等技术在需要毫秒级响应的场景（如在线交易监控、实时库存优化）中的应用。 总结： 《商业智能与决策支持系统》是一本面向实践的深度参考书，它假定读者已具备基础的数据处理知识，致力于将读者的能力提升到战略数据驱动者的层面。本书不探讨如何录入和核对会计凭证，而是专注于如何利用最先进的分析工具和系统架构，从数据中挖掘出超越传统财务报告的巨大商业价值，为企业在复杂多变的竞争环境中赢得先机。它提供的工具和方法论，是现代企业实现数字化转型、优化运营效率和制定科学增长战略的基石。

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这本书的行文风格，说实话，非常贴近实战经验者的口吻，少了几分学院派的刻板，多了几分项目经理在指导新人时的那种耐心与精准。我特别欣赏作者处理那些“模糊地带”问题的方式。在涉及到软件操作的具体步骤时，它不像很多说明手册那样仅仅是机械地告诉你“点击A按钮，输入B数据”，而是会解释“为什么要在此时输入B数据，以及这个数据将如何影响后续的报表生成”。这种“知其所以然”的讲解，极大地提升了学习的效率。尤其是在关于成本核算那一章，作者没有满足于停留在理论公式的层面，而是引入了几个不同行业的虚拟案例，展示了如何根据企业规模和业务特点灵活调整核算方法的思路。我发现，很多教材在处理这些灵活性问题时总是含糊其辞，但这本书却大胆地给出了几种成熟的思路框架，这让读者在面对真实的业务挑战时，不再感到无从下手，而是有了一套可以参考和借鉴的思考模型。这种深度，远超我预期的教材范畴。

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阅读这本书的过程中，我最大的感受是它对于“效率提升”的关注度非常高，几乎每一章都在潜移默化地引导读者思考如何用更智能的方式完成传统工作。比如，它对批量处理和数据导入导出的讲解，不仅仅是教你怎么做，还深入探讨了如何通过优化数据结构来提高导入的速度和准确性，甚至还涉及到了如何利用系统自带的查询工具进行多维度的数据筛选和交叉验证，这些都是日常工作中极度耗费精力的环节。我翻阅到某一处关于期末结账流程的描述时，发现作者巧妙地将“常规操作”与“异常处理”并列讲解。如果只是常规流程，那很容易掌握，但真正的难点在于如何应对那些意外出现的未达凭证或手工调整带来的数据冲突。这本书在这方面给出的解决方案条理清晰，步骤明确，像是在提供一份紧急故障处理手册，而不是简单的教学大纲。这种前瞻性的内容安排，让这本书的价值不仅仅停留在学会基础操作层面，更在于培养了应对复杂环境的应变能力。

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这本书的深度并非只停留在软件操作界面上，它在很多地方巧妙地渗透了财务管理和内控的思维。让我印象深刻的是关于“权限设置与职责分离”那一节的内容。作者并没有将这部分内容孤立地讲解，而是将其融入到“审批流设计”的章节中，通过实际的例子说明，不合理的权限设置如何直接导致数据风险，以及如何通过软件功能固化内控要求。这种跨学科的融合，极大地拓宽了我的视野。我以往接触的资料大多是单向的，要么是纯技术的，要么是纯理论的，很少有能将技术实现与管理规范如此紧密结合的。更值得称赞的是，书中对新会计准则的更新和适应性讨论，显示出编写团队对行业动态的高度敏感。它没有对过时的操作方法做过多赘述，而是将重点放在了如何利用新系统的特性去完美匹配最新的法规要求上，这让这本书的“保质期”显得更长久，是真正具有前瞻性的工具书。

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这本书的装帧设计确实很用心，封面那种略带磨砂质感的深蓝色调，配上简洁的银色字体，初看就给人一种专业、沉稳的感觉，很符合它主题应有的气质。我特地在翻阅了几页之后，才来写这个感受。它给我的第一印象是，内容组织结构非常清晰，章节之间的逻辑衔接自然流畅，不像有些教材那样生硬地堆砌知识点。举例来说，在讲解基础核算流程时，作者显然花了很多心思去构建一个贴近实际操作的场景，而不是单纯罗列会计准则条文。比如，它关于“凭证录入与审核”这一块的阐述，不仅细致地拆解了每一步操作需要注意的细节，还穿插了一些在实际工作中可能会遇到的“小陷阱”和应对策略，这对于我们这些渴望快速上手的新手来说，无疑是极大的帮助。书中的图表和流程图也制作得非常精良，色彩搭配得当，重点突出，即便是面对复杂的数据流转关系，也能一目了然。总的来说，这本书在视觉呈现和基础框架搭建上，已经为读者建立了一个非常扎实且令人愉悦的认知基础，让人有信心能够继续深入探索后面的章节。

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从排版和辅助学习资源的丰富性来看，这本书无疑是下足了功夫的，这让它在众多教材中脱颖而出。首先，章节末尾的“自测练习”部分设计得非常巧妙，它不像传统的选择题那样死板，而是包含了大量的案例分析题，要求读者根据给定的背景资料，梳理出完整的处理思路，甚至需要手绘或口述数据流向，这极大地锻炼了逻辑思维和综合运用能力。其次，书本中还附带了一个非常实用的“术语速查索引”，这个索引的编排不仅按字母顺序排列，还特别标注了与不同模块的关联性，在查找某个特定功能或概念时，能迅速定位到相关的讲解页码，这对于需要经常在书中检索特定知识点的读者来说，简直是效率神器。总的来说，它构建了一个完整的学习闭环：清晰的讲解引导输入，实战案例促进理解，丰富的索引和测试强化记忆与应用，体现出对读者学习体验的深度关怀。

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